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自动化测试与控制研究所

“测量智能”系列讲座

复杂系统状态感知及评估

第一期

应自动化测试与控制研究所刘大同教授、刘连胜副教授、以及宋宇晨博士的邀请，加拿大渥太华大学ShervinShirmohammadi教授，于年6月28日进行了题为“QuantifyingandCommunicatingUncertaintyinMachineLearning-BasedMeasurement”的专题报告，针对测量误差、测量不确定度、以及机器学习在测量中的应用等问题与来自哈尔滨工业大学、四川大学、华南理工大学等高校的30余位师生开展了深入交流。

随着应用人工智能的快速崛起，特别是机器学习（machinelearning，ML）的快速发展，仪器与测量（InstrumentandMeasurement，IM）领域也正经历着前所未有的发展阶段。如今，仪器测量与机器学习之间高度耦合，通过收集并测量数据，并应用于机器学习模型的训练，最终形成“数据-算法”耦合的基于机器学习的测量系统。上述过程中每个阶段产生的不确定性积累到测量结果中，显著影响测量的精确性和准确性，因此对不确定性进行量化十分重要。本次报告从不确定性量化的角度，对ML给IM带来的误差影响进行了说明。此外，IM领域和ML领域中使用到的术语容易混淆，本次报告对一些相关术语的标准、定义、以及内涵进行了说明，深入浅出地展示了ML在IM中的应用。

图Shervin教授进行学术报告

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